限流的方式有很多：
1、單機模式下，可以使用atomicinteger、ratelimiter、semaphore。
2、分布式下，可以使用佇列（如kafka等），但是編碼比較繁雜；也可以使用nginx限流，但是屬於閘道器層面，不能解決所有問題（如內部服務介面）。
所以，應用層也是需要做限流操作的。這裡簡單結合aop+redis+lua來實現。注：如果是需要接入層先流的話，建議還是要使用nginx自帶的連線數限流模組和請求限流模組。
lua指令碼：
/**
* 限流指令碼
*/private string buildluascript()
2、ar**[1]獲取到傳入的limit引數，（這裡為請求的token數量，也可以理解為次數）
3、ar**[2]獲取到傳入的limit引數，（這裡為使用的限流key的過期時間）
限流註解，limit
@target
(elementtype.method)
@retention
(retentionpolicy.runtime)
public @inte***ce
limit
@aspect
@component
public
class
limitaspect
@pointcut
("@annotation(com.xx.xx.limit)"
)public
void
pointcut()
@around
("pointcut()"
)public object around
(proceedingjoinpoint joinpoint)
throws throwable 次訪問key為 {}，描述為 [{}] 的介面"
}
/**
* @author shamee
* 限流測試
*/@restcontroller
("/api/limit"
)public
class
limitcontroller
}
使用Redis進行限流
通過使用註解 提供介面形式與引數形式2種方式 針對性的對介面進行限流，底層使用redis配合lua指令碼實現令牌桶。public class redisratelimiter public boolean tryacquire string flag,int maxpermits,int addra...
使用Nginx實現限流
1.http限流配置 限制請求 請求單個ip，每秒讀50次，寫10次 limit req zone uri zone api read 20m rate 50r s 讀 limit req zone uri zone api write 20m rate 10r s 寫 按ip配置乙個連線 zone...
限流和限流演算法
目錄 一 什麼是限流 二 為什麼需要限流 三 那些場景需要用到限流 3.1 對外服務 3.2 對內服務 四 限流演算法 4.1 計數器演算法 4.2 漏桶演算法 4.3 令牌桶演算法 限流其實是指當系統資源不夠，不足以應對大量請求，即系統資源與訪問量出現矛盾的時候，我們為了保證有限的資源能夠正常服務...